2025.2.24

製造業における生産性向上の3つの戦略をそれぞれ解説！

製造業で少しでも利益を増やすには、生産性向上は避けられない施策と言えます。

これからの製造業が生産性向上を目指す際には、3つの戦略が重要です。

本記事では、以下の内容をまとめました。

・製造業における生産性向上の戦略①スマートファクトリーの導入
・製造業における生産性向上の戦略②リーン生産方式の最適化
・製造業における生産性向上の戦略③デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進

ぜひ最後までご覧ください。

製造業における生産性向上の戦略①スマートファクトリーの導入

これからの製造業は、スマートファクトリーの導入が必要となります。

スマートファクトリーとは、IoTやAIなどの技術を利用して、生産工程を自動化し、効率化を図る工場を指します。

本項目では、スマートファクトリーの導入に関する内容をまとめました。

IoTとAIの活用

スマートファクトリーを導入するにあたり、必須となるのがIoTやAIの技術です。

これらを活用することにより、工場内にある設備や生産ラインがネットワークで接続されて、リアルタイムでのチェックが可能です。

今まで人の目でチェックしてきたものをIoTやAIが担うことで、万が一異常が見つかってもすぐに見つかるだけでなく、先々のことを予測して生産できるようになります。

例えば、AIを活用して品質管理を行う場合、不良品の発生を避けつつ、高い品質の製品を提供できるでしょう。

IoTやAIの活用は、不良品率の低下に加え、生産効率の向上にもつながります。

自動化システムの構築

自動化システムを構築することで、今まで人が行ってきた作業を機械やロボットに置き換えることができます。

またシステムの構築に伴い、生産プロセスの最適化も図れます。

自動化システムを構築することで、ヒューマンエラーが減るだけでなく、生産スピードが増し、生産性向上につながるでしょう。

一方、ロボットの活用で24時間の生産体制を維持しやすくなり、生産能力を高められます。

製造業では慢性的な人手不足が指摘され続けていますが、自動化システムを構築することで人手不足への対応がしやすくなります。

リアルタイムでのデータ分析

生産の現場において集めることのできる多くのデータをAIに分析させることで、素早く意思決定が行えるようになります。

IoTセンサーなどで集めたデータは、AIが分析し、稼働状況やボトルネックの特定を可視化しやすくさせます。

可視化されれば、解決に向けての対応がしやすくなり、生産性の向上につながるでしょう。

ビッグデータによって示された分析結果は、新たな可能性につながり、高度な対応をしやすくさせます。

製造業における生産性向上の戦略②リーン生産方式の最適化

生産性向上のためには少しでもムダをなくすことが欠かせません。

そんな時に活用したいのがリーン生産方式です。

リーン生産方式は、ムダを排除して生産効率性を高めていくやり方です。

本項目では、リーン生産方式の特徴について解説します。

ムダの排除と効率化

ムダを排除することは、生産性を高めるにあたって必要不可欠なアクションです。

生産の現場では、ムダな作業、在庫、移動などが生じ、これらをなくしていけばおのずと生産性向上につながります。

例えば、生産現場にある設備の配置場所を見直し、最適化を目指すことで移動のムダなどを減らすことができるでしょう。

ジャストインタイム

リーン生産方式において大変有名な考え方に「ジャストインタイム」があります。

ジャストインタイムは、トヨタ自動車で考案された生産方式で、必要なものを、必要なときに、必要な量だけ生産するやり方を指します。

これにより、過剰在庫が大きく削減できるほか、資源の有効活用にもつながるため、効率的かつ合理的な生産が可能です。

ジャストインタイムを貫くことで、在庫管理にかかるコストを削減でき、ムダを大きくカットできます。

従業員の多能工化

生産性を高める際に推し進めていきたいのが従業員の多能工化です。

従業員の多能工化は、従業員にさまざまな業務をやらせて習得してもらい、生産工程の柔軟性を向上させていく取り組みです。

専門的なスキルを身につけたスペシャリストではなく、さまざまなスキルを身につけたゼネラリストを育てていくことで、人が多少少なくても生産性を維持できます。

一方で、従業員の多能工化により、従業員自身のスキルが高まり、モチベーションアップにもつながります。

結果として、離職率の低下、人材の定着にもつながるため、会社にとっても従業員にとってもプラスに働きやすい考え方と言えます。

製造業における生産性向上の戦略③デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進

デジタルトランスフォーメーションは、デジタル技術を活用して変革を行うことを指します。

デジタルトランスフォーメーションの考え方は20年ほど前に考えられ、技術の進化に比例するように定着しました。

生産プロセスなどをデジタル化することで、生産効率性の向上や迅速な意思決定につながります。

本項目では、デジタルトランスフォーメーションの具体例などをまとめました。

クラウドベースの生産管理

生産効率性を高めていくためには生産管理のシステムが重要となります。

その時に活用したいのがクラウドベースの生産管理です。

クラウド技術を利用した生産管理システムは、リアルタイムで情報の共有ができるようになり、生産スケジュールの調整や在庫管理がしやすくなります。

データセンターにサーバーが置かれて管理がなされるため、自社に何らかのアクシデントが起きても情報が漏れ出るリスクを減らすことができます。

何よりクラウドベースであれば、初期投資を抑えられるため、コスト面でもプラスです。

ムダをなくして生産効率性を高めていくのにクラウドベースの生産管理システムの導入がおすすめです。

サプライチェーンの可視化

サプライチェーンは、製品をユーザーに届けるまでにあるプロセスを示し、原材料の入手から消費までを指します。

サプライチェーンは人の手が入りやすいとされ、その分、ムダが多いモノとされてきました。

そのサプライチェーン全体を可視化することで、調達、製造、出荷などのプロセスをリアルタイムで把握できるようになります。

その上で、どこにムダがあるかがわかりやすくなり、ムダをなくすための戦略が立てやすくなるのです。

サプライチェーンは近年の世界的なリスクの高まりによって、混乱が生じやすい状況にあります。

サプライチェーンを可視化させ、デジタル化を目指すことにより、混乱をできる限り避けることにもつながるでしょう。

予測型メンテナンスの実施

予測型メンテナンスは、生産プロセスにある設備の稼働データを分析していく中で、故障のサインを前もって見つけていくやり方です。

前もって故障の兆候が見つかれば、先手を打って予防策を講じられるため、突如として起こるトラブルを防げます。

計画的に保守作業が行えるため、ムダのない形で稼働ができるほか、設備そのものの寿命を延ばすことにもつながります。

まとめ

生産性を高めるには、新しい技術の活用は必須であり、いかに活用できるかにかかっています。

活用するには、各企業で取り組んでいる施策から学び、自社で行えるものはないかを研究する必要があります。

その上で、必要なものを取り込んで実践し、継続することが大切です。